AIRPATH

로봇 엣지와 클라우드를 위한 데이터 플랫폼

AI 엣지
데이터 구조화 플랫폼,
FlyingLet™

수집된 데이터는 로봇의 등록과 접속, 인증 , 보안 등 지능망 및 통신 프로토콜을 적용하여, 다양한 사용자 환경에서 멀티 로봇의 원격 제어와 관제 등 로봇의 디지탈 트윈과 가상화를 가능케하여 로봇과 모빌리티의 기능과 서비스를 확장 할 수 있습니다

로봇의 접속과 인증을 위한 보안 스택, 레거시 컨텐츠 시스템과 연동을 제공하는 인터페이스 모듈, 데이터 분석과 시각화를 위한 데이터 사이언스 프레임워크 까지, 서비스 로봇의 협업과 관리, 설정, 제어를 위한 첨단 로봇 디지탈 트윈과 관제 클라우드 서비스를 제공합니다

Observability,

플라잉렛은 실내 공간 데이터셋을 토대

로, 구조화된 메타 데이터 가상화 맵

생성하고, 강력한 시각화 인터페이스를
제공합니다

GPS 신호가 없는 실내 공간은 정교한 좌표 체계가 없습니다.  플라잉렛은 로봇으로부터 실시간 취득된 실내 공간 데이터를 분석하여, 정교한 위치 데이타를 측위하는 알고리즘을 제공합니다. 위치 메타포를 가진 정교한 가상지도를 구성하여, 실제 로봇의 위치와 서비스를 정확하게 제어하고, 다양한 디지털 서비스를 가능하게 합니다 이러한 실내 공간정보와 위치측위를 위한 Synaptree 데이터셋은 메타 데이터를 가진 가상화된 디지탈 맵으로 구조화되어 로봇의 정교한 현재 위치와 궤적을 시각화합니다

Responsiveness,

플라잉렛은 실시간 로봇 데이터와 정교한

가상 정보 체계를 통합하여, 실시간 로봇

디지탈 트윈을 구현하여 원격으로 협업
션을 설계하고 실행할 수 있습니다

플라잉렛은 방대한 실시간 로봇데이터를 분석하고 위치정보 체계를 통하여, 언제 어디서나 인터넷을 통하여 로봇의 경로를 편집하고 주행방법과 주행경로, 협업 스케줄을 설정할 수 있습니다. 또한, 특정 지역의 동영상, 사진 촬영, 온습도 데이터 측정, 미디어 컨텐츠 전달 등 수행할 세부적인 작업을 설정하고 모시각화 하여, 예상되는 로봇의 행동 패턴과 궤적을 효과적으로 추정하게 됩니다. 

Automate,

플라잉렛의 실시간 로봇 데이터 검증과

복원 프로그램은 데이터의 유실과 오류
를 판정하여 로봇에 설정된 자율주행이

나 특정 기능의 부정확한 동작을 해결하
며, 사전예방을 가능하게 합니다.

플라잉렛은 로봇에 주어진 환경과 공간정보, 인구데이터를 정교하게 분석해, 최적의 선택을 내릴 수 있도록 돕습니다. 플라잉렛의 엣지 클라이언트는 로봇의 네트워크가 불안전해도, 주어진 미션을 자율적으로 수행할 수 있도록 관리합니다.  

플라잉렛의 데이터 검증과 복원 프로그램은 로봇 데이터의 유실과 데이터 다운타임 (Data downtime) 으로부터 자율주행이나 설정된 기능의 오류, 누락 또는 부정확한 동작을 판정하고, 해결하며 근본적으로 사전예방을 가능하게 합니다.

첨단하이퍼 로봇 서비스들은

플라잉렛이 함께 하고 있습니다.

더 서울 현대
방역 탐지, AI 미디어 딜리버리

Feb. 2021~ Now

신세계 Art & Science
방역 탐지, AI 미디어 딜리버리

Aug., 2021 ~ Now

롯데월드 어드벤처
AI 미디어 딜리버리, 컨시어지

Feb. 2022 ~ Now

현대 리바트
Smart Factory Hyper Robotics

Feb. 2022.

플라잉렛이 제공하는 로봇 데이터 사이언스

디지탈 트윈을 직접 경험하세요

로봇을 플라잉렛 클라우드에
등록하고 접속합니다

로봇의 데이터를 연동하기 위한 플라잉렛 엣지
에이
전트를 탑재하고 클라우드와 연동합니다.

로봇의 주행경로, 시나리오,
스케줄을 구체적으로 설계합
니다

로봇에 미리 경로를 편집하고 작업을 할당
합니다. 로봇의 주행 방법, 주행경로
(웨이포인트),요일과 시간. 반복횟수, 우선순위
등을 가상 지도에 설정 합니다.

로봇의 탐지 컨텍스트 설정으
로 시각적 데이터를 주기적으
로 확보합니다

로봇의 탐지 서비스 컨텍스트를 설정하여, 필요한 조건이 되면, 로봇이 스스로 실내 지정된 지역을 검사하고 사진과 영상 등 실시간 시각적 데이터를 확보하여 전송합니다.

로봇이 실제 공간을 주행하고
학습하며, 정교한 가상지도를
실시간 생성합니다

GPS 가 없는 실내 공간은 별도의 위치정보 체계가 요구됩니다. 로봇은 실제 공간 데이터를 분석하여, 위치 메타포를 가진 가상화된 디지탈 지도를 생성하며, 이후 시설물 변경 등 환경의 변화를 스스로 감지하고 학습하여, 디지탈 지도를 업데이트 합니다.

공간내 세부 위치별 로봇의
특정 태스크를 설정합니다

로봇이 실내 공간의 특정 지역에서 수행할 세부적인 작업을 설정합니다. 동영상, 사진 촬영, 온습도 데이터 측정, 미디어(사이니 컨텐츠) 전달 타깃을 설정합니다

공간과 고객을 인식하고, 이
해하여 시각화 합니다.

로봇이 방역 탐지, 공간 인지를 위하여 취득한 안면인식 정보, 발열정보 등의 개인정보는 별도의 알고리즘으로 비식별화 조치를 하고 암호화 하여 철저한 보안 프로세스를 제공합니다.

로봇엣지와 클라우드 하이브리드로 구현된

AI 클라우드 기반
자율주행 플랫폼

엣지 하이브리드 클라우드 자율주행 플랫폼 ‘시냅트리’는 인티그리트가 독자 구축한 로컬의 엣지와 AI 클라우드가 결합된
자율주행 iSLAM을 적용하여 보다 안전하고, 추적 가능한 신뢰할수있는실내자율주행을제공하고있습니다

iSLAM 은 로봇 단의 라이다와 카메라 등 수집된 센서 데이터를 효과적으로 구조화 하고, 생성된 데이터셋을 클라우드와 교환하여, AI 그래픽 비전과 딥러닝을 통한 데이터 오류 보정과 가속을 제공하여 현장에서 실시간 변화하는 주행 환경에 보다 최적화된 자율주행으로 높은 정확도와 안전성을 보장합니다

Fusion Sensing & iSLAM

인티그리트의 Synaptree VL은 실내 쇼핑몰과 같이 방대한 실내면적을 가진 메가 플레이스에서 운용될 수 있는 자율주행 로봇을 위하여 고려되었습니다.
25m 조사범위를 지원하는 강력한 LiDar를 통하여 원거리의 시각화된 맵을 생성하고,
2개의 RGB-Depth 카메라를 통하여 매칭하는 SFM 프로세스와 실시간 포인트 클라우드를 생성하는 새롭게 정의된 데이터셋과 파이프 라인을 통하여,
높은 밀도의 데이터셋을 실시간 분석하고 학습하여 정교한 공간 데이터를 생성하고 있습니다.
이러한 실내 공간정보와 위치측위를 위한 Synaptreee 데이터셋은 별도의 병행하는 프로세스를 통하여 메타 데이터를 가진 가상화된 디지탈 맵으로
구조화되어로봇의 정교한 현재 위치와 궤적을 시각화 할 뿐만 아니라, 예상되는 로봇의 행동 패턴과 궤적을 효과적으로 추정하게 됩니다.

스테레오 Camera, LiDAR, 초음파 등의 다중 센서에서 발행하는 서로 다른 데이터를 효율적으로 동기화하고,
확보된 데이터는 유의미한 스키마 데이터로 도출되며 실시간 데이터 베이스화 됩니다.
이러한 DB 공간 컨텍스트와 판별, 대조 과정을 통하여 원천 데이터의 오류를 보정하고, 예측모델을 제공하여 자율주행 장치가 최적의 의사결정을
가능하게 하며, 수집된 공간 데이터는 학습과정을 통하여 보다 정교한 메타 데이터로 진화하게 됩니다

Spatial Data Semantic

공간의 특성 데이터(Attribute)를 토대로, 실시간 변화하는 공간데이터를 보정하고,
관리자(사용자)의 요구사항을 반영한 주행의 방법을 도출하고, 장애물과 공간에 대한 검증과 Meta data를 지속 업데이트 합니다.

자율주행을 거듭하면서  정확도를 높여가는 인티그리트 만의 클라우드 기반의 자율주행 플랫폼은 객체학습과 오류보정, 예측모델 등의  아키텍쳐는
특허로 보호받고 있습니다. 

디지탈 트랜스포메이션을 향
한 메가 플렉스 현장에는 안전
하고 신뢰할 수 있는 인티그리

트의 지능형 자율주행 플랫폼
이 탑재되어 있습니다

  • 누적주행거리(Km) 18,740
  • 누적주행시간(Hours) 52,169